Супер-разрешение для повышения качества распознавания лиц

Супер-разрешение — это общее название подходов в компьютерном зрении, которые решают проблему увеличения изображения без потери качества. Они чаще всего используются для улучшения изображений в терминах человеческого восприятия красоты. Другой задачей компьютерного зрения является распознавание лиц. Решения в этой области позволяют различать и идентифицировать людей по их изображениям. В данном исследовании предлагается ряд экспериментов над использованием методов супер-разрешения для повышения разрешения и улучшения изображений лиц с целью увеличения качества их дальнейшего распознавания. Работа изучает влияние на качество решения поставленной задачи базовых подходов повышения частоты дискретизации, основанных на нейронных сетях, использовании перцептивных функций ошибки, а также применении генеративных состязательных нейронных сетей. В исследовании рассматриваются различные способы извлечения абстрактных признаков лиц на изображениях и показываются преимущества использования в перцептивной функции ошибки глубоких слоёв нейронных сетей, обученных на распознавание людей, перед стандартными способами выделения этих признаков.